🧩 Anthropic 透過 Cowork 外掛程式增強企業產品功能 ↗
Anthropic 正在加強發展“工作場所人工智慧”，推出插件式建置模組，讓團隊能夠將可重複的工作流程打包成更接近內部應用程式的東西。.
與其說是“詢問聊天機器人”，不如說是“將任務交給半結構化的助手”，這聽起來很枯燥，但當你意識到金錢往往流向枯燥乏味的地方時，就會發現並非如此。.
此外，還有一套相對開放的入門級插件——基本上是在悄悄地邀請用戶複製、調整和發布——實際上，大多數企業軟體就是這樣變得切實可行的。.
🧪 Poetiq 為其 LLM 增強型「元系統」獲得 4,580 萬美元種子輪融資 ↗
Poetiq 獲得了一筆可觀的種子輪融資，用於建造其所謂的 LLM「元系統」——一個旨在提高輸出品質並降低運行時成本的層。.
它的賣點在於，你輸入任務範例，它就能幫助你將模型塑造成更像智慧體的樣子，並內建迭代式的自我檢查和改進機制。這有點像是給模型配備了一個小型內部專案經理……雖然有點挑剔，但作用確實很大。.
如果成功，這將是一個切實可行的解決方案。如果失敗，它就會加入那些「我們解決了LLM問題」的新創公司行列，而這些公司最終都被證明……只是徒有虛名。.
💸 人工智慧新創公司創投家正在秘密資助 ↗
Baseten 被譽為「推理層」的贏家——這是模型在生產環境中運行、預算捉襟見肘、工程師們開始像節約用水一樣計算毫秒數的不起眼的部分。.
這篇文章聲稱這是一輪估值很高的巨額融資，並指出英偉達的參與，而英偉達的參與就像風向標一樣，人們會把英偉達的出現視為風向標：英偉達出現在哪裡，人們就會關注哪裡。.
這也提醒我們，淘金熱不只是打造最好的模型──而是要讓模型價格夠低廉，能夠持續運作。.
🧾 根據《華爾街日報》報道，OpenAI正準備在第四季進行IPO。 ↗
據報道，OpenAI 正在為 IPO 時間表做準備，並組建財務領導團隊——無論他們是否公開承認，這些舉措通常都意味著「我們正在認真對待公開市場生活」。.
言下之意很直白：前沿人工智慧成本高昂，競爭激烈，而當你能把一個故事賣給整個市場（而不僅僅是少數私人投資者）時，籌集巨額資金就會變得容易得多。.
是啊，這感覺有點不真實。 「人工智慧實驗室」和「IPO準備」這兩個詞出現在同一句話裡，仍然感覺像兩塊磁鐵吸在一起一樣。.
🤝 ServiceNow 和 Anthropico 揭露人工智慧交易 ↗
ServiceNow 正在與合作夥伴將 Claude 嵌入到其工作流程堆疊中，將該模型定位為人們已經用來運行 IT、HR、支援等所有維持公司正常運作的枯燥乏味工作的工具中的預設選項。.
真正的關鍵在於部署方式：如果人工智慧融入工作流程，它就無需費力提醒使用者它的存在。它就那樣靜靜地待在那裡，默默地承擔著繁瑣的任務。.
這樣的交易也推動了「代理無所不在」的說法向前發展——即使有一半時間，「代理」仍然意味著「一個比你更快地填寫表格的機器人」。
🕵️♂️ 谷歌為 Gemini 3 Flash 新增了「Agent Vision」功能。 ↗
Google DeepMind 正在為 Gemini 3 Flash 推行「智慧視覺」理念——讓模型循環地觀察、行動（透過程式碼工具），然後再觀察，而不是假裝它在第一眼就完全理解了圖像。.
這意味著在推理過程中需要採取一些實際操作，例如放大到很小的區域、裁剪圖像或進行一些簡單的計算。這幾乎是顯而易見的，但同時也是朝著減少視覺任務中「自信的錯誤答案」邁出的真正一步，而且這種減少往往是悄然發生的。.
如果這種模式流行起來，“視覺模型”就不再意味著“描述照片”，而是開始意味著“分析照片”，這聽起來有點咄咄逼人……但也許這就是準確性所需要的。.
常問問題
Anthropic 的 Cowork 插件是什麼？它們如何幫助團隊？
協作辦公插件以插件式建構模組的形式呈現，幫助團隊將重複性任務轉化為半結構化的工作流程。與自由形式的「聊天」不同，這種理念更接近將任務分配給遵循固定模式的助手。在許多企業人工智慧部署中，這種結構往往更容易被接受，因為輸出結果更具可預測性。 「入門套件」也表明，複製和自訂模板是預期工作方式的一部分。.
企業人工智慧如何從聊天機器人轉向嵌入式工作流程？
這些更新的主線是企業人工智慧正從獨立的聊天機器人轉向與日常工具無縫整合。當人工智慧融入現有工作流程時，使用者無需記住打開單獨的介面。這通常會提高使用者的持續使用率，尤其是在日常的IT、人力資源和支援工作中。重點在於可靠性和可重複性，而非新穎性。.
ServiceNow 和 Anthropic 的合作關係在實務上意味著什麼？
此次合作旨在將 Claude 嵌入 ServiceNow 的工作流程堆疊，使其成為用戶現有系統中的預設選項。這主要是一種分發策略：人工智慧將出現在工單、請求和批准等現有系統中。在許多組織中，這些系統往往堆積著大量枯燥乏味的工作。其價值不在於炫目的演示，而是悄悄簡化繁瑣的步驟。.
Poetiq 的 LLM「元系統」旨在實現什麼功能？
Poetiq 正在推廣一個旨在提升輸出品質並降低運行成本的層，它透過任務範例和迭代式自我檢測來塑造模型。可以將其理解為添加了一個最佳化循環，使系統能夠在最終確定版本之前驗證並調整回應。在許多流程中，這類似於智能體的行為，但又不完全依賴一次性答案。其優點在於務實性：減少錯誤和運算資源浪費。.
為什麼投資者對「推理層」和 Baseten 等公司感到興奮？
「推理層」是模型在生產環境中運作的地方，延遲、可靠性和成本在這裡變得尤為重要。這篇文章表明，Baseten 很可能在這個看似不起眼至關重要的技術棧環節中勝出。在許多部署中，最佳模型並非主要限制因素——預算和回應時間才是。英偉達的參與通常被視為基礎設施建設的重要訊號。.
Gemini 3 Flash 中的「代理視覺」是什麼？它為什麼重要？
「智慧視覺」指的是讓模型循環執行觀察、透過工具（例如程式碼）執行操作，然後再觀察一次。這使得模型能夠進行縮放、裁剪或運行小型計算等實際操作，而不是僅依靠第一眼觀察就做出判斷。其目標是透過讓觀察更加審慎，減少視覺任務中的錯誤。如果這種模式被推廣，視覺模型將更像調查者而非敘述者。.